找到
852
篇与
互联网
相关的结果
- 第 16 页
-
谷歌(GOOGL.US)力争保留“Gemini+YouTube+Maps”捆绑权 回击美国司法部禁令 智通财经APP获悉，当地时间周三，谷歌(GOOGL.US)律师约翰·施密特林在美国联邦法院听证会上向法官阿米特·梅塔向法院表示，希望继续捆绑热门地图和视频应用与Gemini AI服务，以回应美国司法部此前提出的禁止提议。施密特林强调，“目前没有任何迹象表明谷歌在人工智能市场已获得垄断地位或市场力量”，同时指出法院并未认定谷歌地图或YouTube构成垄断产品。此前，梅塔法官已裁定谷歌在搜索及搜索广告业务中存在垄断行为，并正在制定针对性补救措施。上月裁决中，他禁止谷歌向合作方支付费用以换取搜索、Chrome浏览器或Google Play商店的独家使用权限，但未完全禁止所有形式的支付行为。该裁决融合了谷歌词控双方的部分提议，因此本周三的听证会上双方均主张法官采纳己方措辞。审判期间证人证词显示，谷歌向设备商给出“要么全部预装、要么无法使用 Play 商店”的捆绑条件，要求对方若想使用安卓系统最大的应用商店Play Store，必须预装近十款谷歌应用。例如微软Surface Duo触摸屏设备便因此被迫采用谷歌搜索而非自家必应引擎。司法部认为，此前针对搜索、Chrome和Play的禁令应扩展至Gemini，但谷歌对此明确反对。数据层面，YouTube作为全年龄段观众首选电视服务的地位持续稳固。尼尔森最新数据显示，其市场份额已超过华特迪士尼旗下所有电视网络及流媒体服务总和，广告收入更超越四大广播网络总和，用户每日观看时长突破10亿小时。谷歌地图则在数字地图及导航市场占据绝对主导地位，全球月活用户超20亿，成为谷歌旗下使用最广泛的产品之一。相比之下，苹果公司(AAPL.US) 2020 年披露其地图用户为“数亿”级别，且超过500万个第三方应用和网站依赖谷歌地图平台获取定位服务支持。值得注意的是，拜登政府时期司法部虽对谷歌地图可能存在的反垄断行为展开调查，但最终未提起诉讼。本次听证会上，施密特林以微软将CoPilot AI整合至Office办公软件为例，主张人工智能行业仍处发展期，谷歌应有权采取与其他企业相同的商业策略。然而梅塔法官对允许谷歌以“市场影响力”要求设备商“若需预装 YouTube 或地图，则须同时预装 Gemini”的做法表示谨慎，认为这可能加剧其AI服务的市场优势。司法部律师卡梅伦·高尔则敦促法官对Gemini实施与Chrome相同的限制措施。截至目前，梅塔法官尚未透露最终裁决的具体时间表，案件后续进展仍需持续关注。
-
美媒：人工智能玩具风靡中国 来源：环球时报美国《麻省理工科技评论》10月7日文章，原题：人工智能玩具风靡中国，如今它们也出现在美国的货架上 孩子们总是视毛绒玩具为玩伴，还跟它们说话。现在，许多公司为儿童玩具配备了聊天机器人和语音助手，让这些玩具能作出应答。这一趋势在中国尤为明显。截至2024年底，中国有超过1500家人工智能（AI）玩具公司在运营。深圳市玩具行业协会等最近发布的报告预测，到2030年，AI玩具的全球市场规模将破千亿元人民币，增速几乎超过任何其他消费型AI领域。最新进入市场的玩具之一是一款名为BubblePal的人工智能玩具挂件，大小如同一个乒乓球。这款玩具配有智能手机应用程序，家长可通过它切换多个预设角色，从迪士尼的艾莎到中国经典动画人物哪吒。该产品自去年夏天上市以来已售出20万件。它由中国公司跃然创新制造，基于DeepSeek的语言模型运行。其他公司则采取了不同市场策略。中国初创企业FoloToy允许家长通过训练机器人玩具模仿他们的声音和说话方式，来定制熊、兔子或仙人掌形状的AI玩具。FoloToy报告称，2025年第一季度，其配备AI的毛绒玩具销量超过2万件，几乎相当于2024年的全年销量。该公司预计今年的销量将达到30万件。中国的AI玩具公司已将目光投向海外市场。BubblePal去年在美国推出，目前还在加拿大和英国销售。FoloToy目前已在超过10个国家销售，包括美国、英国、加拿大、巴西、德国和泰国等。AlphaWatch.AI的中国技术分析师马瑞（音）表示，针对儿童的智能设备在中国具有特别意义，因为这里已有针对儿童的教育电子产品的成熟市场——全球范围内并未达到同等规模。中国的智能玩具热潮建立在几十年专门为儿童设计的消费电子产品的基础之上。早在上世纪90年代，步步高等公司就推出学习机等设备。但如今竞争越发激烈，美国企业也开始研发并销售AI玩具。玩具巨头美泰公司正与OpenAI合作，将对话式AI引入芭比等品牌。购买了AI玩具的中国家长给出的评价褒贬不一。许多人赞赏这些玩具，但也有家长说这些玩具的功能有时会出现故障，导致孩子很快失去兴趣。（作者Caiwei Chen，辛斌译）
-
OpenAI视频生成应用Sora首周iOS下载量超ChatGPT IT之家 10 月 9 日消息，根据应用情报提供商 Appfigures 的新数据，在 OpenAI 的视频生成应用 Sora 冲上美国 App Store 榜首后，严格来说，其在 iOS 平台的首周表现已经超过了 ChatGPT。数据显示，Sora 在上线后的前七天内获得了约 62.7 万次 iOS 下载量，而 ChatGPT 在发布首周的 iOS 下载量为 60.6 万次。 然而，这一比较并不完全公平，因为 ChatGPT 在发布首周仅在美国地区上线，而 Sora 此次首发覆盖了美国和加拿大两个市场。尽管如此，Appfigures 指出，加拿大的下载量贡献约为 4.5 万次。若仅对比美国市场的数据，Sora 的发布规模仍相当于 ChatGPT 发布时的 96%。值得注意的是，Sora 目前仍是一款仅限邀请使用的应用，而 ChatGPT 在发布之初便面向公众开放。因此，Sora 取得这样的成绩更具含金量。在上线首日，Sora 迅速实现约 5.6 万次安装，迅速攀升至美国 App Store“整体应用榜”第 3 名。到 10 月 3 日（周五），其排名已升至第 1 位。这一强劲势头使 Sora 的首发表现超越了其他主流 AI 应用的推出初期表现，包括 Anthropic 的 Claude 和微软的 Copilot，并与埃隆・马斯克旗下 xAI 推出的 Grok 应用推出时的表现相当。IT之家注意到，社交媒体上的大量用户分享也印证了 Appfigures 的数据。凭借全新的 Sora 2 视频模型，Sora 让用户能够生成高度逼真的深度伪造（deepfake）视频，相关内容几乎无处不在。部分用户甚至利用该技术制作已故人物的虚假影像，引发伦理争议。已故演员罗宾・威廉姆斯的女儿泽尔达・威廉姆斯（Zelda Williams）近日公开呼吁公众停止向她发送通过 AI 生成的父亲影像。据 Appfigures 统计，自 2025 年 9 月 30 日上线以来，Sora 的用户增长保持稳定。iOS 平台的日下载量于 2025 年 10 月 1 日达到峰值，单日下载量高达 107,800 次。此后虽略有回落，但在 10 月 6 日仍维持在 84,400 次的日安装量低点，而在 10 月 4 日则录得 98,500 次的日安装量。尽管近期日下载量较发布初期有所下降，但对于一款尚未全面开放、仍受限于邀请机制的应用而言，这一数据表现依然可观。
-
阿里下场，通义千问牵头组建机器人AI团队 阿里巴巴集团已成立内部机器人团队，正式加入全球科技巨头争相打造AI实体产品的竞赛。10月8日周三，阿里巴巴通义千问的技术负责人林俊旸周三在社交媒体X上透露，阿里已成立“机器人和具身AI小组”。这标志着，阿里从AI软件向硬件应用领域的战略延伸。此举正值全球科技巨头纷纷布局机器人领域之际。同在周三，日本软银集团宣布收购ABB的工业机器人业务，进一步强化其在"物理AI"领域的布局。阿里云最近首次布局具身智能，上月领投了中国机器人初创公司自变量机器人（X Square Robot）的1.4亿美元融资。两周前的2025云栖大会上，阿里巴巴CEO吴泳铭表示，未来五年全球AI投资总额加速增长到4万亿美元，阿里必须保持同步。除了2月公布的未来三年为云和AI硬件基础设施投入3800亿元，阿里还计划追加投入。多模态基础模型转化为基础智能体 理应迈向现实世界除了透露设立"机器人和具身AI小组"，林俊旸周三在X平台的帖文还称："多模态基础模型现在正被转化为基础智能体，它们可以利用工具和记忆通过强化学习执行长时序推理"。他强调，这些应用“理应从虚拟世界迈向现实世界”。 作为通义千问的技术负责人，林俊旸此前参与开发了可处理声音、图像及文本输入的多模态模型。成立机器人AI团队表明，阿里巴巴正将其在大模型和AI技术方面的优势向机器人等实体产品延伸，寻求在快速增长的具身AI市场中占据一席之地。领投自变量机器人加速布局一个月前华尔街见闻提到，阿里巴巴通过阿里云领投了深圳机器人初创公司自变量机器人1.4亿美元的A+轮融资。这笔投资标志着阿里云首次布局具身智能领域。自变量机器人的首席运营官杨倩当时透露，该公司成立不到两年已完成八轮融资，累计融资额达到约2.8亿美元。自变量机器人采取软件和算法优先的差异化路线，9月8日发布了名为"Wall-OSS"的开源具身智能基础模型，以及名为Quanta X2的机器人。该公司表示，这款机器人可以连接拖把头进行360度清洁工作，并配备了能够感知细微压力变化的机械手，朝着更接近人类的功能迈进了一步。自变量机器人表示，目前尚未推出面向大众市场的产品，具体价格将根据机器人的使用场景确定。研究公司Humanoid Guide 的数据显示，这款人形机器人的售价为 8 万美元。自变量机器人目前已向学校、酒店和养老院等机构销售产品实现收入，并计划于明年开始筹备IPO。该公司预计"机器人管家"将在五年内成为现实，但杨倩承认，用于机器人的AI技术仍落后于聊天或代码生成等领域。全球巨头竞逐机器人赛道阿里巴巴的机器人布局正值全球科技巨头加大相关投资。风投资本正大举涌入人形机器人赛道，市场普遍预期生成式AI与机器人的结合将彻底改变人机交互方式。阿里巴巴的入场将为这一竞争激烈的领域增添新的变数。今年6月的公司年度股东大会上，英伟达CEO黄仁勋表示，AI和机器人是英伟达的两大技术机遇，将为该公司带来“数万亿美元”的长期增长机会。黄仁勋当时称，自动驾驶汽车将成为机器人技术的首个主要商业应用领域，英伟达的目标是，数十亿个机器人、数亿辆自动驾驶汽车和数十万个机器人工厂都将由英伟达技术驱动。软银集团本周三宣布，以54亿美元现金收购瑞士工业巨头ABB的机器人业务，这是软银在"物理AI"领域的重大战略布局。软银董事长孙正义表示，此举旨在将"人工超级智能与机器人技术相融合"，打造软银的"下一个前沿"。ABB机器人部门2024年营收为23亿美元，在全球拥有约7000名员工。花旗预计，到2050年，全球机器人市场规模将达到7万亿美元，巨大的市场潜力吸引了包括政府背景基金在内的大量资本涌入。
-
揭秘AI培训乱象:资质注水与空头承诺丛生 当“人工智能实习生日薪4000元”“零基础4个月进大厂”等诱人宣传在社交平台甚嚣尘上，AI培训瞬间成为年轻人眼中的“财富密码”。北京商报记者日前调查采访发现，这场由技术热潮催生的“培训盛宴”，表面是职业跃迁的“捷径”，背后却隐藏着“大厂名师”履历不明、“100%包就业”实为空头承诺、“退费无门”等困境。有关专业人士提醒，部分机构瞄准初学者想快速入行的心理，用夸张宣传诱骗报名，实际课程质量低下，还可能不断推销更贵的“进阶课”。对于真正对AI感兴趣但缺乏背景的人而言，选择更踏实、系统化的学习路径才是可靠之举。 费用高昂 零基础学习不易“AI将淘汰100种职业”“零基础1—4个月学完易就业”……在各大搜索引擎与短视频平台中，AI培训机构的宣传广告精准击中年轻人对职业危机的焦虑。北京商报记者在百度上搜索“AI培训”，多个培训机构的课程宣传映入眼帘，其中排在首位的是号称“0基础到精通”的达内IT教育培训官网（以下简称“达内教育”）。在记者点进达内教育官网的2分钟内，在线咨询窗口就主动发来9条消息，其中4条让记者留下电话等联系方式。北京商报记者留下联系方式后，不到5分钟，该网站课程顾问“张老师”便回拨过来，进行课程推荐及邀请线下体验。其宣称“AI课程50元/课时”，但记者深入咨询后才发现，AI基础课程需近400课时完成数据内容学习，若想深入学习AI技能还需额外200+课时，总课时超600节。北京商报记者按50元/课时进行计算，基础内容学习需1.98万元，深入学习则需2.9万元，总费用远超普通本科四年学费。“张老师”还强调“线上课程与线下同质，是直播课录屏”，而其线上课程价格同样按50元/课时收费。另一AI培训机构黑马程序员课程顾问“李老师”对北京商报记者表示，旗下的人工智能培训类课程“线下一线城市2.398万元，二线城市2.298万元；线上原价2.198万元，月底优惠后可减5000元”。但记者继续了解后发现，看似“降价”的背后，是课程内容的高度压缩——86天（含7天就业指导面试咨询）需覆盖Java核心、AI开发基础、大模型开发进阶，学习强度远超常规。“该进度对我这个学了一年多的人工智能专业学生来讲都太快了，简直是‘神奇’速成班。”某高校人工智能专业大二学生崔婷婷在看过培训机构的课程设置后直言。她坦言，即便自己有一定专业基础，也难以在如此短的时间内消化海量内容，“更别说零基础学员了”。野蛮生长 “名师”资质成谜在资本逐利下，AI培训市场也在野蛮生长。天眼查数据显示，全国涉及“AI培训”的企业超21万家，其中成立一年内的超6万家，半年内的达3.7万家。这一数字背后，是AI技术热潮催生的“速成生意”：老牌IT培训机构转向AI培训，大量资本借风口涌入教培行业。然而，部分打着教培名头的培训机构甚至没有相应的教育资质，仅通过“计算机技术咨询服务、教育咨询服务”等宽泛经营范围规避审核。《教育部办公厅关于加强社会成人教育培训管理的通知》中明确要求：指导社会成人教育培训机构严格按照民办学校办学许可证或法人登记证照确定的经营范围开展教育培训，不得以教育咨询、科技咨询、技术咨询、企业管理咨询等各种咨询名义开展教育培训。此外，北京城市学院人工智能专业负责人周波表示，AI深度依赖线性代数、概率统计、微积分和编程等学科。对文科生转行AI行业而言，不仅要新学编程的相关知识，数学内容也需要从零学起。但在多个培训机构的课程推销话术中，通过他们的短期培训，任何零基础都能学成这一技能。“从单词的发音及意思到数学的内容，我们都有老师手把手来教。”达内教育推销人员表示。周波称，“这类速成班通常强调低门槛、宣传课程内容侧重应用并能提供特定的激励，看似很有吸引力。然而速成班往往侧重于教授特定工具的使用和相对基础的应用技能，与人工智能领域核心的算法研究、模型开发与部署等岗位所需的知识和能力存在较大差距”。此外，每家培训机构都宣称自己的授课老师实力非凡，拥有丰富的“大厂经验、项目经验、教学经验”。但北京商报记者向达内教育及黑马程序员的销售人员追问师资的具体证明时，他们也只是重复“都是在大厂待过”“有大厂经验”，并没有发来能佐证“大厂经历”的内容，甚至个别培训机构连老师的名字都未公开。退费存疑 “包就业”成空话当北京商报记者表示担心自己学后找不到相关工作时，达内教育的“张老师”反复强调：“还有我们托底。”但当进一步追问“具体如何托底”时，张老师口头表示“100%能推荐到工作”。类似话术同样存在于其他AI培训机构的招生广告中。但在专业人士看来，无论是这样的速成培训班，还是包就业的承诺，都时常被夸大。周波表示，“速成班承诺的‘快速就业’和‘高薪’往往被夸大。AI核心岗位（算法工程师、研究员等）通常要求扎实的理论基础、项目经验和解决问题的能力，这些是速成班难以提供的。企业招聘时更看重这些，而非短期培训证书”。此外，北京商报记者还咨询了是否有无理由退费的保障。达内教育的销售表示，进班后7天内不产生课时费，可以全额退款；超过7天就按照学习进度的比例扣款，但需要额外收取10%的违约金。但北京商报记者进一步调查发现，该规定表面给予学员“7天冷静期”，但违约金条款却备受争议。根据《中华人民共和国消费者权益保护法》第二十六条，经营者不得以格式条款等方式作出对消费者不公平、不合理的规定。如果学员在7天后因正当理由（如教学质量不达标、个人突发重大疾病等）提出退费，机构在已经按比例扣除了已上课时费的情况下，再额外收取一笔固定比例的违约金，其合理性和合法性存疑。黑马程序员销售则表示，签订协议之前可以随时退款，签订协议之后的7天内不通过任何一阶段的考试可退费，但需要扣除课时费。黑马程序员课时费=应交学费/总服务期×已享受服务期×130%。从表面看该规定存在双重争议：一方面，“不通过考试”才可退费的条件将解释权完全交由机构；另一方面，130%的课时费计算方式缺乏合理依据。君泰律师事务所律师杨帅对北京商报记者表示，根据国家市场监督管理总局发布的《合同行政监督管理办法》，该政策与其中第七条：经营者与消费者订立合同，不得利用格式条款等方式作出减轻或者免除自身责任的规定；第八条：经营者与消费者订立合同，不得利用格式条款等方式作出加重消费者责任、排除或者限制消费者权利的规定等规定不符。在小红书、微博等社交平台上，也存在大量笔记、帖子吐槽“被AI培训坑惨”。在黑猫平台中，包含“AI培训”的投诉超1200条，包含退费难、课程设置与宣传不符等原因。针对调查中存在的现象及问题，北京商报记者也分别致电达内教育以及黑马程序员进行采访，对方均表示将会有专人对接。但截至记者发稿，并未收到两家教育机构任何回复。针对此类纠纷，杨帅表示：“根据《中华人民共和国广告法》，教育培训广告不得对升学、通过考试、就业等作出明示或暗示的保证性承诺。若机构无法提供‘包就业’‘推荐大厂’等承诺的书面证据，已构成虚假宣传，学员可要求解除合同并退费。”他还提醒，学员应保留宣传资料、聊天记录等证据，通过12315平台或诉讼维权。
-
GPU警钟敲响，AI过热了？ 在OpenAI和英伟达等联手搞动GPU和整个芯片市场之后，一个警钟悄然敲响。周二， 知名媒体The Information在一篇报道对该公司购买数十亿Nvidia 芯片并作为云提供商出租给 OpenAI 等客户的计划提出了质疑，随后该公司股价下跌3%。报道称，甲骨文最近转型为最重要的云计算和人工智能公司之一，但可能会面临盈利挑战，因为英伟达芯片价格昂贵，而且其人工智能芯片租赁定价激进。根据报告援引内部文件称，截至8月的三个月里，甲骨文旗下英伟达云业务的销售额为9亿美元，毛利率为14%。这远低于甲骨文约70%的整体毛利率。甲骨文今年9月表示，其积压的云合同（称为剩余履约义务）在一年内增长了359%。该公司预测，2030年云基础设施收入将达到1440亿美元，高于2025年的100多亿美元。然而，这些预测收入的大部分来自 Oracle在星际之门项目中所扮演的角色，该项目中，这家企业供应商正与 OpenAI 合作，开设五个装有 Nvidia 人工智能芯片的大型数据中心。纵观整个AI市场，这其实是OpenAI一系列动作下的结果OpenAI挑起的AI基础设施争夺战据金融时报最新报道，OpenAI 今年已签署了约1万亿美元的合同，用于运行其人工智能模型的计算能力。这些承诺使其收入相形见绌，并引发了对其资金来源的质疑。今年1月，OpenAI 与软银、甲骨文等公司启动了一项名为“星际之门”的计划，承诺为 OpenAI 在美国基础设施建设上投资高达5000亿美元。目前尚不清楚英伟达和 AMD 的交易将如何融入“星际之门”计划。这家 ChatGPT 制造商尚未透露是直接购买芯片还是通过其云计算合作伙伴购买，预计将租赁部分英伟达芯片。OpenAI 已从其供应商处获得了巨额财务激励，以换取其芯片采购的回报。Nvidia 计划在未来十年向 OpenAI 投资1000亿美元，OpenAI 可以用这笔资金购买 Nvidia 的芯片，用于其 AI 数据中心。AMD 将向 OpenAI 提供认股权证，使其能够以每股1美分的价格收购 OpenAI 最多10% 的股份，具体取决于他们的项目是否达到特定目标，其中包括一些与 AMD 股价挂钩的目标。据 OpenAI 高管估计，按目前的价格计算，每部署1千兆瓦的人工智能计算能力的成本约为500亿美元，总成本约为1万亿美元。这些交易将一些全球最大的科技集团与 OpenAI 的能力紧密联系在一起，OpenAI 有能力发展成为一家盈利企业，并能够偿还其日益沉重的财务负担。 但DA Davidson 分析师 Gil Luria 表示：“OpenAI 没有能力做出任何这些承诺”，他同时并补充该公司今年可能亏损约100亿美元。“硅谷‘假装成功，直到成功’的理念部分在于让人们参与其中。现在，许多大公司在 OpenAI 上投入了大量资金，”他补充道。OpenAI 在基础设施、芯片和人才方面投入了大量资金，远没有达到实现这些宏伟计划所需的资金。这些交易还涉及这家全球最有价值的初创公司与其合作伙伴之间的循环安排，以及大多数情况下尚未达成一致的复杂融资条款。 彭博社在一篇相似的报道中也指出，两周前，英伟达公司同意向OpenAI投资高达1000亿美元，以帮助这家领先的人工智能初创公司建设一个规模庞大、足以为一座大城市供电的数据中心。OpenAI则承诺在这些数据中心部署数百万块英伟达芯片。这一安排因其“循环”性质而迅速受到批评。本周，OpenAI再接再厉，达成了一项类似的协议。这家ChatGPT的开发商周一与英伟达的竞争对手AMD公司签署了合作协议，将部署价值数百亿美元的AMD芯片。作为合作的一部分，OpenAI有望成为AMD的最大股东之一。据报道， AMD 已与 OpenAI 达成合作伙伴关系，ChatGPT制造商将在多代芯片中部署6 GW 的 AMD 图形处理单元 (GPU)。 这笔交易对 OpenAI 来说是一个重大决定，OpenAI 几乎完全依赖 Nvidia芯片来训练 ChatGPT 及其其他 AI 产品背后的模型。Nvidia 占据了人工智能加速器市场的主导地位，市场份额估计为80% 至95%，当供应紧张或价格上涨时，客户几乎没有其他选择。现在，Instinct 系列在数据中心直接与 Nvidia 的 H100和 H200芯片竞争，这些处理器在数据中心训练大型语言模型 (LLM) 并运行推理工作负载。此次合作的财务利益相当可观——正如AMD执行副总裁、首席财务官兼财务主管 Jean Hu所说，此次合作“预计将为 AMD 带来数百亿美元的收入，同时加速 OpenAI 的 AI 基础设施建设”。 她补充说，该协议“为 AMD 和 OpenAI 创造了重要的战略一致性和股东价值，预计将大大增加 AMD 的非 GAAP 每股收益”。对于 AMD 来说，获得 OpenAI 作为客户是其多年来试图打破 Nvidia 对 AI 芯片市场的控制的证明。从Meta到xAI，都在抢GPU除了OpenAI以外，其他云供应商也都在加入到了这个疯狂的AI基础设施浪潮。从相关报道可以看到，META 和 CoreWeave 已签署了一份价值140亿美元的协议，利用后者的GPU算力为 Facebook 母公司提供计算能力。 ORACLE也正在和Meta 就一项价值约200亿美元的多年期云计算协议进行谈判，这凸显了这家社交媒体巨头致力于更快获得计算能力的决心。八月底，有消息指出，Meta 与谷歌签署了价值100亿美元的云计算协议。根据协议，Meta 将使用谷歌云的服务器、存储、网络和其他服务。此前，Meta 首席执行官马克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg) 曾在7月份表示，公司将斥资数千亿美元建设几个大型人工智能数据中心。在最新的财报电话会议上，该公司预测2025年的资本支出将提升到660亿至720亿美元。当中，Meta 将部分资金投向出版商、芯片初创公司和云服务提供商，并与之达成协议——这是一项庞大行动的一部分。与此同时，数十亿美元的资金正涌入英伟达的 GPU、定制芯片以及类似能源公用事业的数据中心，旨在确保人工智能经济的各个领域都不受限制。值得一提的是，Meta 的高管表示，他们预计到2028年将在人工智能基础设施上花费6000亿美元 ，包括 大型数据中心。另一家巨头微软也是GPU的大买家。科技咨询公司 Omdia 的分析师估计，微软在去年购买了48.5万块英伟达的“Hopper”芯片。这使得微软远远领先于英伟达的第二大美国客户 Meta（购买了22.4万块 Hopper 芯片），以及其云计算竞争对手亚马逊和谷歌。 但这远远满足不了微软的需求。据知情人士在本月初透露，微软与 NeoCloud 公司 Nebius Group NV 达成的协议将为微软内部团队提供计算能力，用于开发大型语言模型和消费者 AI 助手。这项价值高达194亿美元的协议公布后，Nebius 股价应声上涨，但公告并未透露具体细节。知情人士表示，作为协议的一部分，微软将获得英伟达公司超过10万块最新的 GB300芯片的使用权。云供应商通常运营着自己的数据中心，但微软却难以提供足够的计算能力。租用 NeoClouds 的服务器可以加快速度，因为他们已经解决了包括获取足够的电力和芯片在内的后勤挑战。“我们在人工智能领域处于非常激烈的争夺战模式，”微软云业务负责人 Scott Guthrie 表示。“我们已经决定，我们不想在容量方面受到限制。”Elon Musk旗下的xAI也已然成为了AI基础设施市场的另一个争夺者。其中，孟菲斯是马斯克斥巨资进军人工智能战争的前线。他的人工智能公司 xAI 已经在这座布拉夫城建造了一座大型数据中心，并称之为世界上最大的超级计算机。这座名为“Colossus”的设施拥有超过20万块英伟达芯片，并为人工智能聊天机器人 Grok 提供技术支持。现在，马斯克即将完成第二座设施，这座设施规模将更大，他称之为“Colossus 2”。一些人工智能和数据中心专家表示，完成Colossus 2将耗资数百亿美元。仅英伟达芯片一项就耗资巨大：一位熟悉孟菲斯项目财务状况的人士表示，马斯克需要至少花费180亿美元来购买大约30万块芯片才能完成孟菲斯项目。马斯克在7月份表示，Colossus 2将总共拥有55万块芯片，并曾暗示最终可能拥有100万个处理单元。此前报道指出，马斯克还在探索一种无需直接购买、而是通过与外部合作伙伴达成的复杂融资协议租赁的方式来囤积价值120亿美元的芯片。再加上其他云厂商，尤其是中国厂商的抢夺，对于AI算力和GPU的需求，正在疯狂增长。根据《商业内幕》对财务报表的分析，今年，我们统计的五大能源用户中的四家，亚马逊、Meta、Microsoft 和谷歌，估计可以在资本支出上花费3200亿美元，主要用于人工智能基础设施。这超过了芬兰的 GDP，略低于埃克森美孚2024年的总收入。 另一场互联网泡沫正在上演？此前从未有过如此巨额的资金被如此迅速地投入到一项尽管潜力巨大，但其盈利能力在很大程度上仍未经证实的技术上。而这些投资通常可以追溯到两家领先的公司：英伟达和OpenAI。近期两大巨头之间发生的一系列交易和合作，加剧了人们的担忧：日益复杂且相互关联的商业交易网络正在人为地支撑着价值数万亿美元的人工智能热潮。几乎每个经济领域都面临风险，人工智能基础设施的炒作和建设波及了各个市场，从债务、股票到房地产和能源。晨星公司分析师布莱恩·科莱洛在谈到英伟达对OpenAI的投资时表示：“如果一年后我们经历了人工智能泡沫并最终破裂，这笔交易可能是早期的蛛丝马迹之一。如果情况恶化，循环关系可能会发挥作用。”这种迅速吹起的泡泡，让人想起了四分之一个世纪前的“互联网泡沫”。当时，公司们争先恐后地为新兴互联网奠定支柱时，出现了类似的模式。在截至2001年的五年里，WorldCom和Global Crossing等公司花费了数百亿美元铺设光缆和安装其他网络功能，但第二年，互联网泡沫破灭导致为建设提供资金的贷方索要资金，结果倒闭了。根据Businessinsider引述布鲁金斯学会（Brookings Institution）的分析报告显示，领导光纤建设的公司的股东损失了2万亿美元的价值，而50万名工人失去了工作。虽然光缆最终被投入使用，主要是由于 Netflix 开创的流媒体视频革命，但许多铺设它的公司并没有看到它。就像早期的光缆和铁路一样，数据中心的建设和 GPU 的购买都是由华尔街资助的。当然如上所述，硅谷巨头本身也越来越多地为繁荣提供资金。这进一步引发了担忧。“我们都见证了这种行为的某些方面，”JonesTrading首席市场策略师迈克·奥罗克(Mike O'Rourke)上个月在一份报告中写道。“互联网泡沫的教训几乎已被遗忘，但它的影响将永存，”他写道，并指出供应商融资是朗讯倒闭的“关键”——朗讯曾是全球最大的电信设备公司，如今却像英伟达一样，被誉为新兴科技经济中的“铁锹”公司。（朗讯在2002年经济衰退期间险些破产，并于2006年被出售给法国竞争对手阿尔卡特。）摩根士丹利分析师周一在一份报告中表示：“我们看到了一些重要的区别。”其中最主要的是：大型科技公司的财务状况比互联网时代许多过度膨胀的股票要强得多。“我认为这是全球有史以来最大、最危险的泡沫，”宏观战略合伙公司（MacroStrategy Partnership）的朱利安·加兰（Julien Garran）在周五一份颇为悲观的报告中写道。他估计，由人工智能引发的“美国资本错配”比互联网泡沫严重17倍，比2008年的房地产泡沫严重4倍。但抛开循环融资及其盈利能力的讨论，我们更应该关注的是这些投资的核心产品：由大型语言模型驱动的生成式人工智能（LLM）。而这正是许多其他投资者、分析师和学者们高呼“皇帝没穿衣服”的原因。“我想说，这种想法可能太狭隘了，”周一，当被问及对大规模人工智能投资可能超前发展的担忧时，AMD CEO苏姿丰在雅虎财经上表示。“你必须认真考虑这项技术的力量能为世界带来什么。”苏姿丰表示，公司“正在以正确的速度进行投资，因为我们希望加速发展……这是一个当公司和合作伙伴采取大胆行动时就会获得回报的地方。”展望未来，苏姿丰表示，人工智能热潮仍处于初期阶段。“我坚信，这是一个十年超级周期的开端，”她补充道，人工智能改变金融、医疗保健和研究等各行各业的潜力才刚刚开始显现。她说：“我们相信，只要正确使用人工智能计算，就能更快地解决疾病问题，更快地研发新药，更好地诊断早期患者的问题，从而为人们的生活带来改变。”由于文章里的“泡沫说”是一个假设，那就意味着其在未来并不会出现，这也引发了另一个猜想，OpenAI和AMD的交易，Microsoft对AMD和英伟达的观点，会否撼动当前的英伟达格局？如上所述，英伟达占领了接近九成的训练芯片市场。据FactSet 估计，人工智能处理器目前每年为数据中心创造超过1460亿美元的收入，预计未来12个月的年销售额将达到2260亿美元。相比之下，AMD 的数据中心业务目前的年销售额略高于140亿美元。首席执行官苏姿丰在周一上午的电话会议上表示，一旦首批芯片在明年下半年开始部署，OpenAI 的交易将为该部门带来“数十亿美元的年收入”。她还指出，未来几年该业务的收入可能“远超1000亿美元”。这将是一笔可观的收入，但也表明 AMD 要想缩小与英伟达在人工智能系统市场的领先优势，还有很长的路要走。就AMD而言，在追赶竞争对手的竞争中，AMD现在面临着更大的风险。这笔交易从AMD预计将于明年下半年开始出货的MI450芯片开始。AMD宣称，这些芯片的性能完全可以与英伟达计划同期推出的Vera Rubin芯片相媲美。这将是一个巨大的飞跃。根据英伟达在3月份的GTC大会上公布的规格，首批Rubin系列芯片的计算性能将是英伟达目前销售的最强大的Blackwell芯片的3.3倍。MI450也代表着 AMD 首次尝试所谓的机架式系统，该系统将多个 GPU 芯片和其他组件组合在一起，有效地形成一台可装入现有数据中心机架的 AI 超级计算机。这类系统的复杂性非常高；就连英伟达去年在量产首批基于 Blackwell 的机架时也遇到了一些困难。但AMD在追赶英伟达的竞争中，仍需实现一个雄心勃勃且快速推进的目标，同时还要兼顾其他业务，例如个人电脑和视频游戏等增长前景黯淡的市场。对于OpenAI和AMD的交易来说，还有一个关注点，那就是博通是否会最大利空。因为据之前报道，OpenAI正在与博通打造ASIC。专家此前曾猜测，AVGO 将成为仅次于 Nvidia 的第二大 AI 芯片供应商——尤其是在有报道称 OpenAI 已下达100亿美元定制 ASIC 订单之后。对此，各位读者是怎么看？*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。
-
小摩：稳定币全球普及将巩固美元霸权 或带动数万亿资金流入 智通财经APP获悉，摩根大通最新研究报告指出，尽管市场对稳定币这一数字资产未来需求的预估存在显著分歧，但未来数年，稳定币的全球普及仍可能带动数万亿美元资金流入美元。 包括Kunj Padh、Meera Chandan和Octavia Popescu在内的摩根大通团队在周二发布的报告中表示：“稳定币普及范围的扩大，非但不会加速‘去美元化’进程，反而有可能进一步巩固美元在全球金融体系中的地位。”即便在摩根大通内部，不同团队对稳定币市场最终规模的预估也存在较大差距。该行新兴市场股票策略团队预计，稳定币市场规模最终可能达到2万亿美元;而美国利率策略团队则更为谨慎，认为其最终普及规模约为5000亿美元。按照预估区间的上限计算，摩根大通外汇策略团队预计到2027年，为支撑稳定币市场增长将产生约1.4万亿美元的额外美元需求。尽管这个数字看似庞大，但根据国际清算银行最新统计数据，与美元货币对日均8.6万亿美元的交易规模相比仍相形见绌。 摩根大通策略师估算，目前稳定币总供应量中，约99%与美元或美元底层资产保持1:1锚定。稳定币是由非银行机构发行的一类数字货币，其背后有美国国债及其他大型银行储备资产作为支撑。与比特币等价格波动剧烈的加密货币不同，稳定币的设计初衷是与传统货币(其中以美元为主)保持1:1的价值挂钩。不过，稳定币的增长是否真的会催生美元需求，仍取决于两个关键因素：其一，若需求仅源于资金从美国银行存款或货币市场基金的简单转移，那么整体对美元的需求将保持中性，不会产生新增量;其二，若需求来自外国企业与家庭的新增购买行为，则必然会带动美元的新增购买需求。摩根大通团队表示，截至目前，稳定币的增长尚未对货币流动产生任何显著影响。但他们同时指出，过去两年间，美元汇率与稳定币作为一个资产类别的总市值之间，存在着紧密的相关性。该团队进一步称，若本周创下历史新高的比特币与美元在长期内持续走强，那么稳定币市场也可能随之迎来进一步增长。Padh、Chandan和Popescu在报告中写道：“当前，稳定币的美元主导程度，已超过外汇储备、贸易结算等其他全球金融体系领域。倘若美元与比特币的正相关性持续存在，且两者均保持强势，那么我们有理由认为，这将为稳定币市场达到预估上限规模创造最有利的环境。”
-
谷歌发布Gemini 2.5 Computer Use模型：专攻浏览器交互 IT之家 10 月 8 日消息，谷歌正在预览一款全新的 Gemini 人工智能模型，该模型旨在通过浏览器浏览网络并与之交互，使 AI 智能体能够在原本为人而非机器人设计的用户界面中执行操作。这款名为“Gemini 2.5 计算机使用”（Gemini 2.5 Computer Use）的模型，利用“视觉理解与推理能力”分析用户的请求，并完成相应任务，例如填写并提交表单。 该模型可用于用户界面测试，或用于操作那些仅面向人类用户、未提供 API 或其他直接接口的系统。此前，此类模型已应用于谷歌 AI 模式（AI Mode）中的智能体功能，以及研究原型项目“Mariner”，该项目利用 AI 智能体在浏览器中自主执行任务，例如根据食材清单自动将商品添加到购物车。谷歌此次发布恰逢 OpenAI 在其年度开发者日（Dev Day）宣布推出 ChatGPT 新应用的次日。OpenAI 正持续聚焦其“ChatGPT 智能体”（ChatGPT Agent）功能，该功能可代表用户完成复杂任务。与此同时，Anthropic 公司已于去年发布了其 Claude AI 模型的“计算机使用”（computer use）版本。IT之家注意到，谷歌发布了一些演示视频，展示了“计算机使用”工具的实际运行效果，并注明视频播放速度已加快至 3 倍。谷歌表示，其计算机使用模型“在多个网页和移动端基准测试中优于现有领先方案”。与 ChatGPT 智能体和 Anthropic 的计算机使用工具不同，谷歌的新 AI 模型仅限于访问浏览器环境，无法操控整个计算机系统。谷歌特别指出，该模型“尚未针对桌面操作系统层级的控制进行优化”，目前支持 13 种操作，包括打开网页浏览器、输入文本，以及拖放页面元素等。Gemini 2.5 计算机使用模型现已通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 向开发者开放。此外，Browserbase 平台也提供了在线演示，用户可实时观看该模型完成诸如“玩一局 2048 游戏”或“浏览 Hacker News 上的热门讨论”等任务。
-
OpenAI甩出4大王炸，智能体App Store来了 文/定西 刚刚过去的凌晨，OpenAI开发者日（DevDay 2025）在旧金山Fort Mason举行，这是OpenAI规模最大的一场活动，预计有上千人抵达会场。 这次，OpenAI的战略转向目的明确：从提供单一的AI模型，转变为构建一个以ChatGPT为核心的、完整的应用与智能体生态系统。 OpenAI CEO奥尔特曼表示，希望ChatGPT成为人们提升效率、激发创意、优化生活事务的工具。ChatGPT将催生新一代可对话的交互式、自适应且个性化的应用程序。 第一，AgentKit正式发布，这是OpenAI的智能体开发套件。 具体来说，AgentKit是一套完整工具集，可以帮助开发者和企业构建、部署与优化智能体。包括可视化智能体构建器Agent Builder、对话工具包ChatKit，以及多项智能体评估功能。 AgentKit的核心是Agent Builder，一个可视化拖拽工具，开发者无需编写复杂代码，通过连接不同功能模块就能设计出能执行复杂任务的智能体。 OpenAI现场演示，8分钟即完成一个智能体的搭建，像搭积木一样简单。 第二，生态平台化ChatGPT内嵌应用来了。要将ChatGPT从工具升级为“对话式操作系统”。 ChatGPT内嵌应用的概念为Apps in ChatGPT、Apps SDK。用户无需离开聊天界面即可直接使用第三方应用（如Canva, Spotify）。这将极大的拓展ChatGPT的能力边界，使其成为真正的“操作系统”。 据介绍，Apps SDK已经开源，允许开发者为其生态开发应用，并有机会触达ChatGPT的8亿周活用户，这一动作被认为OpenAI希望打造一个类似苹果的App Store生态。野心昭然若揭。 第三，Codex正式版发布，智能编程助手进入通用可用阶段。 智能编程是2025年最火爆的场景，OpenAI是其中重要的推动者，这次Codex深度集成到Slack等协作工具中，目标是成为工程团队的“第二位开发者”。 OpenAI的开发者体验主管 Romain Huet现场演示了用语音即时创建软件，比如，他用语音命令开发环境显示所有与会者的姓名，就像电影中的片尾字幕一样。Huet 表示，这意味着程序员将能够根据用户需求实时重新编写App。 第四， 拓展API功能来了，OpenAI开放了更强大（GPT-5 Pro）、更实用（Sora 2视频生成）和更经济（轻量化语音模型）的API，以满足不同场景需求。 OpenAI CEO奥尔特曼在现场表示，ChatGPT每周用户已达到8亿，拥有400万开发者，OpenAI的API每分钟处理80亿个token。 可以预见，今天的一揽子发布将成为OpenAI 这家公司转型的重要里程碑，拭目以待。
-
AI 产业吸金能力惊人：今年已有 55.2% 创投资金流入领域 IT之家 10 月 7 日消息，美国专注于私募和创投数据的 PitchBook 近日发布报告显示，截至今年第三季度，全球有 22.3% 的初创公司企业进入了 AI 领域，这些企业吸引了全球总创投资金的 55.2%，占全球初创公司总估值的 43.5%。 数据显示，2024 年第三季度，AI 领域占当年创投资金的 40.3%，而到 2025 年第三季度，这一比例已升至全年创投资金的 55.2%。相比之下，金融科技在 2022 年的投资高峰仅占总创投资金的 17.1%，同年的数字货币投资高峰也仅为 6.9%，而自动驾驶领域的投资高峰出现在 2017 年第一季度，占当时创投资金的 15.1%。在投资结构上，AI 吸引了超过一半的创投资金，且内部资金分布明显分化，其中例如 OpenAI、 Anthropic 等横向平台（Horizontal Platform，提供通用 AI 技术的底层平台）类企业更是揽获 68.5% 的资金。PitchBook 资深创投记者 Michael Bodley 指出，AI 正以前所未有的速度主导整个创投市场，使几年前热炒的数字货币和移动技术等领域相形见绌。不过相应初创公司在后期融资的市场估值存在明显溢价，例如在 D 轮及以上融资阶段，AI 企业融资前估值已达到非 AI 企业的三倍，这提高了投资者的入场成本，也意味着未来投资回报需要通过更高规格的退出机制才能实现可观收益。
-
研究显示去年有 24% 的企业英文新闻稿由 AI 大模型产出 IT之家 10 月 7 日消息，Cell Press 旗下期刊《Patterns》近日刊登斯坦福大学研究团队报告，相应研究团队对 Newswire、PRWeb 和 PRNewswire 等各大平台英语文稿进行分析，发现其中有大量文稿带有 AI 痕迹，认为大模型已被广泛应用于各类正式书面沟通场景。据介绍，相应团队采用了一套名为“分布式 LLM 量化框架”（Distributional LLM Quantification Framework）的统计模型，从语料整体的语言特征分布中估算特定时间段内含有 AI 生成特征的文字比例。但该方法仅适用于英语，因此上述结果仅反映了英文语料中具备 AI 特征的比例，并不意味着整篇文章“完全由 AI 撰写”。IT之家参考报告获悉，相应团队分析了去年共计 68.7 万条消费者投诉、53.7 万篇企业新闻稿、3.04 亿份招聘信息以及 1.6 万篇联合国新闻稿，发现其中约 24% 的企业新闻稿、18% 的消费者投诉、14% 的联合国新闻稿，以及接近 10% 的招聘内容“几乎由 AI 大模型直接生成，或经过大幅改写”。研究人员指出，LLM 已深入渗透社会各领域的正式文本写作，逐渐成为人们日常书面表达的重要辅助工具。尤其是在教育程度较低的地区，使用 AI 撰写投诉的比例达到 19.9%，明显高于教育程度较高地区的 17.4%。在招聘信息方面，中小型企业或初创公司更倾向于使用大模型生成内容，其中约有 10% 至 15% 的招聘公告包含明显的 AI 痕迹。研究人员同时表示，随着生成式 AI 技术的不断进步，其文风愈发接近人类，未来要精确识别 AI 在文本创作中的参与程度将变得愈发困难。
-
OpenAI 前瞻 ChatGPT 终极形态：迈步“App Store”时代 IT之家 10 月 7 日消息，科技媒体 The Decoder 昨日（10 月 6 日）发布博文，报道称在 OpenAI 2025 开发者日上，该公司首席执行官山姆・奥尔特曼（Sam Altman）宣布多项重大更新，推动 ChatGPT 从一个聊天工具向集应用与 AI 智能体于一体的综合性平台转型。IT之家援引博文介绍，本次活动时长约 50 分钟，奥尔特曼主要介绍了以下 4 个新开发者工具： Apps SDK（应用软件开发工具包）：一套由 OpenAI 提供的工具，让软件开发者可以像开发手机 App 一样，为 ChatGPT 创建功能丰富的内嵌应用。用户可以直接在聊天中使用这些应用，而无需跳转到其他网站。 AgentKit（智能体开发套件）：OpenAI 推出的另一套工具，专门用于创建“AI 智能体”（AI Agent）。这种智能体可以像一个聪明的助手一样，自主理解用户需求并完成一系列复杂任务，而 AgentKit 提供的可视化界面让这个创建过程变得像搭积木一样简单。 Codex 编程助手正式上线：新版本增强了团队协作能力，增加了 Slack 集成与用于自定义工作流的 SDK。 扩展 API：GPT-5 Pro、gpt-realtime-mini 和 Sora 2 现已加入 API。 一、Apps SDK：ChatGPT 平台化，原生应用取代插件 OpenAI 在本次活动中推出全新的 Apps SDK（应用软件开发工具包），目标推动 ChatGPT 从一个聊天工具向一个成熟的第三方应用平台转型。 开发者利用该 SDK，可以直接在 ChatGPT 内部构建功能丰富的交互式应用，支持全屏模式、用户登录和支付协议。这意味着用户无需离开聊天界面，即可调用 Canva 设计海报、通过 Zillow 查找房产或使用 Spotify 播放音乐。 首批上线的应用包括 Booking.com、Canva、Expedia 等，预示着功能更集成、体验更无缝的原生应用将取代过去功能单一的插件。二、AgentKit：可视化工具让人人都能构建 AI 智能体 OpenAI 推出了用于构建自主 AI 智能体的工具套件 AgentKit。其核心是 Agent Builder，一个可视化的拖拽式工具，允许开发者像搭建流程图一样组合工作流，快速创建、部署和优化能够自主执行复杂任务的智能体。 在现场演示中，一个推荐会议日程的智能体仅用八分钟便构建完成并发布。该套件还包含用于测试的 Evals 和管理数据接入的 Connector Registry 等组件，并内置了安全护栏，旨在大幅降低 AI 智能体的开发门槛。 三、Codex 正式上线，用户数据再创新高 在本次活动中，OpenAI 宣布其编程助手 Codex 正式上线（GA）。自 5 月推出云端智能体以来，Codex 的使用量增长了十倍。新版本增强了团队协作能力，增加了 Slack 集成与用于自定义工作流的 SDK。 OpenAI 公布了最新的运营数据：ChatGPT 的周活跃用户已超过 8 亿，平台开发者数量突破 400 万，API 流量更是达到了每分钟 60 亿 Token 的惊人水平。四、API 模型矩阵更新：GPT-5 Pro 与 Sora 2 正式开放 OpenAI 开放了其迄今最先进的语言模型 GPT-5 Pro 的 API 接口，该模型专为处理复杂任务设计，支持文本和图像输入，并拥有高达 40 万 Token 的上下文窗口。同时，备受关注的文生视频模型 Sora 2 也已通过 API 提供。 为了满足不同场景的需求，OpenAI 还推出了两款高性价比模型：gpt-realtime-mini，比前代实时 API 便宜约 70%；以及 gpt-image-1-mini，将图像处理成本降低了约 80%，助力开发者以更低成本扩展应用规模。
-
消息称OpenAI与前苹果首席设计师 Jony Ive 合作开发AI设备遇挑战 IT之家 10 月 7 日消息，据《金融时报》报道，OpenAI 与前苹果首席设计师 Jony Ive 合作开发的全新硬件产品目前面临多项技术挑战。报道称，这款设备由 Jony Ive 旗下设计公司 LoveFrom 主导设计，由 OpenAI 提供技术，定位为一款无屏幕、可掌上携带的智能装置，能够通过音频与视觉输入感知外界，并以语音形式回应用户请求。不过，由于 OpenAI 的算力规模远不及亚马逊或谷歌，目前甚至难以支撑 ChatGPT 的庞大用户群，因此这款硬件在落地时面临计算资源不足的问题。若要实现真正的本地化智能体验，将需要远超当前水平的算力支持。外界有分析认为，这或许正是 OpenAI 于本周与 AMD 达成数十亿美元数据中心合作的主要原因之一。除了算力问题外，团队还在努力让设备的交互更自然、更不过度打扰用户。目前原型机在“何时结束对话”这一点上仍存在困扰，这是 ChatGPT 自身的常见问题之一。开发团队正在尝试调整模型，使设备不会显得过于“逢迎”或对用户言语一味附和。如今，随着生成式 AI 的普及，越来越多厂商希望将 AI 体验从手机与电脑延伸至现实世界。例如去年发布的 Rabbit R1 与 Humane AI Pin 均尝试打造脱离智能手机、以语音为主要交互方式的多模态 AI 设备，但两者最终反响平平（IT之家注：Rabbit R1 近期推出了 2.0 大版本更新，而 Humane 被惠普收购，旗下 AI Pin 停售）。
-
与ChatGPT集成应用引发市场热烈反应 Figma Inc(FIG.US)大涨超7% 智通财经APP获悉，设计软件公司Figma Inc(FIG.US)周一股价大涨超7%，原因是OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)在旧金山举行的年度DevDay开发者大会上公开展示了Figma与ChatGPT的集成应用。奥尔特曼在大会上介绍，Figma的功能已嵌入ChatGPT，这款聊天机器人目前拥有超过8亿月活用户。他展示了如何通过OpenAI最新推出的“Apps SDK”（软件开发框架），让第三方应用程序直接接入ChatGPT生态系统。“当用户使用ChatGPT时，只需提到某个应用的名字即可直接调用，”奥尔特曼在台上表示。“例如，你可以先在ChatGPT中画出一个产品流程草图，然后说：‘Figma，把这张草图转成可用的图表。’ 接着Figma应用就会接手并完成操作。”Figma产品经理Luke Zhang在博客中补充，用户除了可以在ChatGPT中主动召唤Figma外，聊天助手也会在相关场景中自动推荐使用Figma。这一集成展示引发了市场热烈反应。Figma盘中最高涨幅超16%，投资者对其AI集成潜力高度期待。Figma近年来积极开发基于生成式AI的设计工具，借助包括OpenAI在内的多家技术提供商的模型，用于网页及App设计创作。奥尔特曼还表示，未来接入Apps SDK的应用产品用户可在不离开ChatGPT对话界面的情况下登录使用；设计师在Figma中进行项目开发时，也可以直接调用FigJam工具继续协作讨论。奥尔特曼透露，软件开发者将在2025年晚些时候能够提交第三方应用供OpenAI审核。未来，OpenAI将通过多种方式推动第三方集成应用的商业化。上周，OpenAI刚宣布ChatGPT用户可直接通过聊天界面购买Etsy Inc(ETSY.US)平台上的商品，这标志着其生态系统的商业潜力正快速扩展。
-
OpenAI苹果化：ChatGPT就是iOS ，几分钟造出的Agent要代替App 作者 ｜ 周一笑 邮箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com当地时间10月6日，OpenAI在旧金山举办DevDay 2025开发者大会。在大会正式开场前5小时，AMD与OpenAI的合作消息公布，OpenAI将在未来数年部署高达6GW（千兆瓦）的AMD Instinct GPU。AMD已向OpenAI发行最高1.6亿股认股权证，行权条件与芯片部署进度及股价里程碑挂钩，如果OpenAI全额行权，可能获得AMD约10%的股权，AMD股价一度暴涨30%。有开发者吐槽“又被资本操作抢戏”，也有人认为这是刻意编排，先讲底层算力，再讲上层工具，恰好符合OpenAI从芯片到模型到应用的一体化叙事。回到这次DevDay上，OpenAI发布了Apps SDK（在ChatGPT内构建应用的完整框架）、AgentKit（快速构建AI Agent的工具套件）、Codex正式版以及GPT-5系列和Sora2等模型的API。Sam Altman开场公布了一组增长数据，开发者数量从2023年的200万增长到400万，翻了一番。ChatGPT的周活跃用户从1亿飙升至8亿，增长了8倍；API每分钟处理的token量从3亿暴涨到60亿，这是20倍的增长。8亿周活意味着超级应用，这个体量已经具备了成为平台的基础设施。DevDay中Apps SDK是最值得关注的重点，它标志着ChatGPT更像一个平台和操作系统了。Altman的判断很直接，AI已经从人们玩耍的东西，变成了人们每天构建的东西。这次DevDay的目标，就是让更多开发者能直接在ChatGPT上构建应用和Agent，并且在这个拥有8亿用户的平台上开发和分发。OpenAI开始苹果化了。1Apps SDK：在ChatGPT内做应用OpenAI曾经尝试过让开发者在ChatGPT上构建应用，那就是2023年推出的GPTs。但GPTs本质上只是Prompt模板，能力有限且生态混乱，已经被OpenAI放弃。去年底Anthropic推出了MCP开放标准，试图为AI应用互操作性提供统一框架，而今天发布的Apps SDK，则是OpenAI基于MCP标准，再次尝试让ChatGPT成为一个应用平台。Apps SDK是一个完整的开发框架，让开发者能在ChatGPT内部构建真正的交互式应用。开发者可以用TypeScript或JavaScript编写后端逻辑，通过MCP接口连接数据、触发操作，并渲染完全交互式的用户界面。这不是简单的API调用，而是在ChatGPT对话框里运行的“小程序”。举几个现场演示的例子就能明白它的能力，Coursera应用可以在对话中嵌入视频播放器，用户边看课程边向ChatGPT提问；Zillow能展示可筛选的交互地图，用户说“找带院子的三居室”，地图实时过滤结果；Canva则能直接根据对话生成海报，并把海报转换成完整的PPT。 OpenAI还推出了应用对话（Talking to Apps）机制。Apps SDK提供了一套API，允许第三方应用将内部上下文实时暴露给ChatGPT。当你在Coursera应用里看到视频第5分钟，ChatGPT知道你正在学什么章节，当你在Zillow地图上点开某套房子，ChatGPT能准确理解你关注的是哪个地址、什么价位。深度集成让对话式交互真正有了实用价值。现场演示中，当演示者说“Spotify，给我周五派对做个歌单”，ChatGPT自动调出Spotify应用，屏幕上显示“使用Spotify生成此答案”的提示，几秒后歌单就出现在对话框里，可以直接点击播放。整个过程流畅自然，就像在iOS上切换App一样。首批合作应用包括Booking.com、Expedia、Figma、Spotify、Zillow、Canva和Coursera，未来几周还会加入DoorDash、Uber、Target、OpenTable等。Apps SDK今天开放预览版，开发者可以在Developer Mode中测试应用。今年晚些时候，OpenAI将开放正式提交通道，并提供应用目录供用户浏览。面向Apps SDK开发者的设计规范配图 Altman还透露了商业化计划，Apps SDK未来将支持新的Agentic Commerce Protocol，允许用户直接在ChatGPT内部即时结账。很多人会问GPTs不是已经失败了吗，Apps SDK会重蹈覆辙吗？GPTs门槛接近零代码，但能力也被局限，回复始终是一条条消息。Apps SDK则是代码为中心。开发者需要在自己的服务器上编写真正的应用代码，实现MCP服务器接口，声明OAuth 2.0登录和交互式UI组件。ChatGPT只是把App嵌入对话流里，真正的逻辑、状态管理和数据存储都在开发者手中。Apps可以弹出富交互组件（地图、表单、视频播放器）、长时间保持session，并可在后台自行拉取和推送数据。换句话说，GPTs是模板，Apps in ChatGPT是完整的小程序。GPTs和GPTStore既不像App Store那样标准化，也不像插件那样通用，多数GPT缺乏区别化价值，用户难以形成持续使用习惯，开发者又难以变现、用户难以发现优质内容，最终生态陷入空转。Apps SDK则完全不同。开发者必须通过实名验证、服务器验证和功能测试才能上架。审核前置，并引入了年龄分级和权限管理，类似App Store的标准。Altman还暗示会有更正式的收入分成方案。在ChatGPT上，一个新的iOS的雏形就这样长了出来。1AgentKit：8分钟造出的AgentApps SDK构建的是ChatGPT的应用生态，而AgentKit则是OpenAI给开发者提供的Agent开发工具箱。Altman的判断是，AI已经从“你提问的系统”进化到“能为你做很多事情的系统”，也就是Agent。但他也坦言，符合定义的Agent成功落地的很少。AgentKit是一个完整的工具套件，包含四个核心组件：Agent Builder，这是一个可视化画布平台，让开发者能像使用Canva一样拖拽设计Agent的逻辑、步骤和工作流。它建立在OpenAI的Responses API之上，支持if-else逻辑节点、循环、用户审批节点、文件搜索和数据转换等模块化组件。开发者可以从预设模板开始（如客服机器人、数据增强、文档对比），也可以从零搭建自定义流程。 ChatKit，一个可嵌入的聊天界面组件。开发者可以把这个界面集成到自己的网站或应用中，带来ChatGPT级别的对话体验，同时保留自己的品牌、工作流和产品特色。它能处理流式响应、管理对话线程、显示模型思考过程，让集成聊天UI的复杂工作变得简单。Connector Registry，一个企业级的连接管理中心。管理员可以通过控制面板统一管理Agent如何连接内部工具和第三方系统，设置权限、监控使用情况，同时保证安全性和合规性。Agent Evals（评估工具），提供性能测量和优化能力。包括逐步追踪评分（Trace Grading，理解Agent的决策步骤）、评估数据集、自动化提示词优化，以及在OpenAI平台上直接对外部模型运行评估的能力。 在现场OpenAI工程师Christina Huang8分钟的演示中。她从零开始，用Agent Builder构建了一个名为Ask Froge的DevDay网站Agent。快速地将一个静态的会议网站创建一个智能问答助手，以提升用户体验。她先设置了Agent的基本指令，然后添加了预构建的Guardrails（防护栏）用于PII信息掩码，接着连接了DevDay的日程数据，最后加入了自定义Widget来显示会议时间表。整个过程不到8分钟，Agent就部署到了DevDay官网，观众可以现场访问使用。企业案例中，零售巨头Albertsons用AgentKit构建了帮门店经理分析销量的Agent，当某个品类销量下降（比如冰淇淋），系统会基于季节性趋势、历史数据和外部因素（天气、节假日）给出诊断和建议。营销软件公司HubSpot则用它改进了Breeze AI客服工具，Agent能整合知识库、查找当地治疗方案和保险政策细节，生成更有针对性的回复。Box、Canva和Evernote也已开始使用该平台。Altman说这是我们当初造第一个Agent时希望拥有的工具。降低门槛的逻辑很清晰，让更多人能造Agent，OpenAI才能抢占Agent开发生态的制高点。而这个生态的门槛因为模型能力提升而足够低的时候，app就会被agent们替代。1Codex和模型更新除了应用和Agent，OpenAI还宣布了一系列基础设施更新。Codex正式可用，OpenAI的软件工程Agent Codex结束研究预览，进入通用可用（GA）阶段。Codex现在运行在专门训练的GPT-5-Codex模型上，这个模型在代码重构和代码审查等Agentic编程任务上表现更出色。自8月初以来，Codex的日均消息量增长了10倍，已处理超过40万亿个token。 过去两三个月里，开发者社区能明显感觉到Codex很火。一方面，OpenAI用GPT-5-Codex把"AI代码这条垂直赛道往前推了一步，在代码质量和推理能力上形成优势，另一方面，Codex提供了价格透明、场景统一、稳定可预期的开发体验。相比之下，不少开发者抱怨Claude Code存在限流、质量波动等问题，甚至有人已经把主要精力转到Codex上。这次正式发布，是OpenAI在代码生成领域持续发力的一步。OpenAI展示了内部数据，工程师在使用Codex后，每周完成的Pull Request数量提升了70%，几乎所有OpenAI的PR都经过Codex审查。Codex还新增了三个企业功能：Slack集成（可以直接在团队频道里让Codex写代码或回答问题）、Codex SDK（让开发者在自己的工作流中嵌入Codex能力）、以及管理工具（包括环境控制、监控和分析仪表板）。模型和API更新方面，GPT-5 Pro API向所有开发者开放，这是OpenAI目前最智能的模型，专为需要高精度和深度推理的场景设计，如金融建模、法律文件分析和医疗诊断，定价为每百万输入token 15美元、每百万输出token 120美元。 OpenAI刚刚发布全新的Sora 2模型及同名Sora App，应用上线后迅速走红，Sora 2、Sora 2 Pro API也进入预览阶段，这个新一代视频生成模型在可控性上有巨大飞跃，能根据详细指令生成风格化、构图精良的视频，还能配上丰富的声音景观、环境音频和同步音效。Sora 2 输出每秒 0.1 美元，Pro 输出每秒0.3 美元。 GPT-Realtime-Mini则是一个更小、更便宜的语音模型，比之前的高级语音模型便宜70%，但音质和表达力保持一致。OpenAI认为语音将成为人们与AI互动的主要方式之一，更经济的模型能让语音应用更快普及。1平台化的野心这次DevDay最重要的信号是，ChatGPT不再只是一个Chatbot，而是正在成为一个完整的应用平台。Apps SDK让开发者能触达8亿用户，AgentKit降低了Agent开发门槛，Codex提升了软件开发效率。OpenAI正在构建一个从应用分发、开发工具到基础设施的完整生态。从现场演示来看，这些Agent更像是对话式的App，它们依然需要后端逻辑、数据管理和UI交互，只是把入口从图标点击变成了自然语言对话。这是交互方式的革命，但软件开发的本质没有改变，你还是需要懂业务、懂技术、懂用户需求。苹果推出App Store时，没人想到十年后会有几百万个App。OpenAI推出了Apps SDK，现在的问题不是Agent是否会替代App，而是开发者们是否真的会来，在ChatGPT上“Build something new”。 点个“爱心”，再走 吧
-
“双11”再破历史纪录，今年或将迎来十年最大转型风口 国庆出游的花呗还没还上，“双11”又要掏空你的钱包了。今年“双11”比往年来得更早，京东宣布将于10月9日晚8点现货开卖，这意味着今年“双11”促销周期比去年又多了5天，成为史上最长“双11”。17岁的“双11”看似创新乏力，消费者厌倦情绪渐浓。但今年的亮点在于出海和即时零售悄然布局，试图在海外和外卖市场创造第二第三个“双11”。再破抢跑纪录今年“双11”，京东出乎意料早早抢跑，比去年提前5天，创下历史最早纪录。抖音则将“双11”与中秋促销合并，商家报名中秋促销，即可在10月9日一键直通“双11”。占据主场优势的天猫和淘宝，反而是最晚的，直到10月15日才开启预售，与去年保持一致。从首次仅一天的促销期，到如今长达一个多月，“双11”通过不断延长促销周期来争夺流量，确实锁定了更多用户消费。去年“双11”战报显示，京东参与用户同比增长超两成，天猫成交总额也增长明显，参与用户规模创新高，这些成绩也反映出超长“双11”仍是有效的促销策略。 去年 “双11” ，物流企业腾仓扩容、增强运力，迎接购物高峰。 新华社发（曹建雄摄）“平台延长周期的本质，是通过时间维度的扩张，应对流量效率下降的现实挑战。”中国电子商会网络直播与短视频专业委员会执行副秘书长张宇晨表示，除了提前锁定消费之外，“双11”延长周期还具有分摊流量压力和缓解物流峰值的优势。目前，电商平台获客成本同比上涨35%，中小商家流量成本逐年上升，分阶段运营“双11”能在同等流量基础上，有效提升用户触达频次。超长“双11”也能缓解物流负荷，减少尖峰成本，缓解用户对物流服务的不满。复杂规则仍不少消费者普遍诟病的“规则复杂”“奥数级促销”等问题，今年“双11”也在持续改善中。张宇晨援引调研数据称，43%的消费者认为活动规则复杂，促销周期过长导致决策疲劳，而平台推出的“动态比价”“多波次现货”等促销手段，也加剧了用户的选择焦虑。因此，一件直降、无需凑单等，成了不少平台主打的促销策略。不过记者发现，各大平台简化的促销规则却不尽相同。比如，天猫依然坚持“预售”模式。根据活动规则，天猫“双11”分为预售和现货两个阶段，而预售期又分为预售预热、预售定金支付、预售尾款支付三个阶段，而现货期则分为现货预热和现货售卖两个阶段。为此，淘天相关人士解释，“双11”通常涉及大量的高客单价商品，消费者需要更长的决策周期。 天猫“双11”预售依旧复杂。京东却省去预售环节，坚持“现货开卖”，声称为消费者提供“无需等待”的消费体验。但保留了满300元减50元“跨店满减”，优惠支持叠加官方直降、单品促销、单品多件直降、东券、京券以及满赠促销，但不支持与普通总价促销（满减、满折等）叠加。由此可见，天猫和京东等平台在“双11”促销中，各有各的复杂玩法，消费者要想拿到全网低价依旧不简单。转型风口初现今年“双11”目前处于前期蓄力阶段，很多规则细节仍未公布，但是记者却明显感觉到出海和即时两大趋势，“双11”或许将迎来近十年来最大的转型风口。记者从淘天了解到，今年“双11”将首次全面出海，淘宝将在海外市场投入10亿元营销补贴，助力10万商家达成“双11”海外成交翻倍目标。淘宝出海总经理叶剑秋介绍，今年“双11”同步在全球20个国家和地区启动，在境外的12个站点将支持跨境包邮、包退服务，中国香港、中国澳门将实现“0门槛包邮”。有趣的是，海外“双11”也沿用了“新用户1元秒杀”和“游戏赚金币”等国内电商的传统玩法。淘宝面向非中文用户推出互动游戏Taobao Wonderland，用户每天打卡签到可领金豆，金豆可用于购物抵现，最高可抵扣订单金额的50%。16个国家和地区的新用户“双11”期间首次下单，还将享受“1元秒杀”的优惠。拼多多旗下Temu美国站也将在10月9日启动预热，统一设置八折与八五折两档优惠，与美国传统大促“黑色星期五”和“网络星期一”直接硬碰硬竞争。除了海外市场，即时零售也可能成为“双11”潜力股。今年“618”期间，淘宝闪购与美团等凭借即时零售的优势打了一场奇袭战，名创优品将国内4500家门店接入淘宝闪购，拿下居家出行类目成交额第一。在最新财报会上，阿里电商事业群CEO蒋凡表示，闪购显著带动淘宝用户规模和活跃度，未来平台也会积极引入天猫品牌线下门店加入淘宝闪购。记者从接近相关平台的人士获悉，今年“双11”预计有数千家天猫品牌入驻淘宝闪购。有观点猜测，打通天猫和淘宝闪购后，用户在实体品牌的天猫旗舰店下单，可选择快递发货或外卖配送，这对“双11”来说无疑是一个利好。原标题：《“双11”再破历史纪录，今年或将迎来十年最大转型风口》栏目主编：李晔 题图来源：上观题图来源：作者：解放日报 查睿
-
顿悟不是玄学！港科大清华等联手：撕开推理黑箱，RL让AI像人思考 新智元报道编辑：KingHZ【新智元导读】DeepSeek的强化学习GRPO为什么能让大模型「集体顿悟」？港科大、滑铁卢、清华等团队最新研究给出统一解释：在RL中，LLM推理自发分层——先巩固底层「执行」，再探索高层「规划」。基于此，还提出了更强HICRA算法。众所周知，强化学习（Reinforcement Learning，RL）能提升大语言模型LLM的推理能力。但没人说清楚：为什么会这样？最近，香港科技大学、滑铁卢大学、清华大学等机构的研究者在arXiv提交预印本，首次揭示：大模型正在以类人的方式学会推理——通过将高层策略规划与底层程序执行相分离。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.03646DeepSeek究竟如何让LLM学会推理？强化学习（RL）虽已成为提升LLM复杂推理能力的颠覆性技术，但其内在机制始终不甚明朗。在论文中，DeepSeek研究团队强调了强化学习的重要性：大模型与强化学习环境交互，自然涌现出反思和重新评估（reflection）之类的行为。他们给出了两条重要实验线索：「长度缩放效应」（length-scaling）和「顿悟时刻」（aha moment）。在训练过程中，DeepSeek-R1-Zero的思考时长持续增长，自然而然地学会了用更多的思考时间来解决推理任务，如下图所示。 在强化学习（RL）过程中，DeepSeek-R1-Zero在训练集上的平均响应长度在DeepSeek-R1-Zero的某个中间版本中，AI出乎意料地进入了「顿悟时刻」。他们认为这是强化学习的「力与美」。 DeepSeek-R1-Zero的中间版本展现了一个有趣的「顿悟时刻」：该模型学会了采用拟人化的方式来表达思考过程这些现象如此奇特，被多家实验室复现。为什么呢？为什么强化学习能提升LLM的推理能力？这些问题之前无人明确解释。这次的研究突破性地揭示：像「顿悟时刻」这类令人困惑的现象并不是孤立的事件，而是新兴推理层次结构的标志，类似于人类认知中高层次策略规划与低层次程序执行的分隔。这一次揭示了强化学习推动推理能力提升的核心机制：模型先固化基础执行能力，再自主发展出策略规划能力。阶段1（底层技能巩固）：以执行tokens（execution tokens）的熵值下降为标志，模型专注于巩固低级技能（如算术计算、格式规范）。阶段2（高层规划探索）：学习重心转向高级规划，以规划tokens（planning tokens）的语义多样性提升为特征，模型持续增强推理能力并出现长度缩放效应（length scaling）。 图1：（左图）大语言模型的推理过程呈现出类人的层次化推理结构：高层策略规划与底层程序执行。（右图）在强化学习训练中，层次化推理通过两阶段动态过程涌现研究者通过区分两类token验证这种转变：执行token对应具体操作步骤，规划token则体现为「尝试其他方法」等策略性表达。他们发现，当模型掌握执行token后，规划token的多样性显著增加，这与推理能力提升及解决方案链条延长直接相关。基于此，团队提出分层感知信用分配机制（HICRA）。与传统均匀分配学习权重不同，HICRA重点强化规划token的学习权重，从而加速模型探索和巩固策略的能力。实验表明，HICRA始终优于主流GRPO方法，且在模型已具备扎实执行技能时效果最佳——若执行基础薄弱，HICRA的优势则难以发挥。这项研究的核心启示在于：推理能力的真正突破源于规划能力的提升，而非仅仅优化执行细节。强化学习增强推理的两阶段动力学实验分析表明，经强化学习训练的大语言模型并非整体性提升，而是遵循一种"性能瓶颈"随时间转移的两阶段学习动态。第一阶段：锻造可靠程序引擎初期，模型专注于掌握基础能力。它学习可靠地执行低级操作步骤，如格式规范、算术运算和变量替换。这一阶段体现为「执行token」的不确定性（困惑度及token熵）急剧下降。 RL训练动力学：执行token的熵（图中灰色线）下降，而规划token的语义熵（图中红色线）上升研究者追踪了代表性模型家族的训练动态曲线。上图前两列显示，模型初始聚焦于程序巩固阶段，表现为执行token的模型困惑度（更高置信度）和token熵（更确定性）急剧下降。随后发生向策略规划探索的转变（第三列），规划策略的多样性（语义熵）在Qwen模型上持续增长，或在Llama模型上出现拐点后增长，这与准确率持续提升及推理链延长（第四列）密切相关。对于强模型或易学习数据，此阶段可能短暂甚至不存在，因为模型已具备可靠的基础低级技能，通常仅需对格式token进行最小调整。第二阶段：掌握高级策略规划当模型在低级技能上奠定坚实基础后，学习前沿发生转移。性能提升转为由探索和掌握高级策略驱动——例如选择新方法、回溯或识别关键定理。通过测量规划token的语义熵，这次研究验证了这一转变。其中的语义熵用于反映模型高级策略计划的多样性。规划token的语义熵（红线，第三列）从开始或拐点处持续上升，这种增长与推理准确率提升和长度缩放效应同步发生。这表明策略正在主动扩展其策略计划库，以实现推理能力的持续提升。这与程序巩固阶段token级熵的急剧下降形成鲜明对比。揭秘「神秘的现象」这次的分层框架为强化学习训练中一些长期让人困惑的现象，提供了统一而清晰的解释：1、「顿悟时刻」并非偶然灵光。这类转折并不是随机爆发的才思，而是某种行为特征信号：模型在「发现—掌握—强化」某种强力的高层策略（如自我反思）当策略被纳入并稳定执行时，模型的表现会出现突跃式改善。2、「长度缩放」源于更好的规划。随着模型探索到更丰富、更精细的策略（包括分类讨论、预先规划、回溯等），它自然会生成更长、更有结构的推理链条；而这类更长的输出，往往意味着更高的成功率与更好的表现。换言之，「输出越长越准」的现象，本质是高层规划能力增强的外在体现。3、复杂的「熵」变化，其实并不神秘。整体的token级熵常见下降，并非模型「变笨」，而是因为数量庞大的执行类词元（格式、算术、替换等）在训练中变得高度可预测，把总体曲线往下拉。真正反映策略探索进展的，是高层规划词元的语义熵：它随训练逐步上升，准确刻画出模型在发明与扩充策略谱系方面的探索步伐。归结起来：第一阶段通过降低执行不确定性「打好基本功」，第二阶段通过提升规划多样性「把思路打开」。这些看似各自为政的现象，其实都出自同一套分层学习动力学。这一发现揭示了当前RL方法（如GRPO）的核心低效问题：它们对所有token施加无差别优化压力，稀释了学习信号。既然高级推理的关键在于掌握策略，为何还要在已掌握的程序性步骤上浪费精力？为解决此问题，研究者提出了一种新算法HICRA（Hierarchy-Aware Credit Assignment，分层感知信用分配），其核心设计理念是：将模型的学习能力聚焦于稀疏但高价值的规划token。分层感知信用分配聚焦关键要素通过放大策略举措的学习信号，HICRA加速了有效推理模式的发现与强化进程。实验结果，效果惊人：定向优化规划全赢了！在多个纯文本及视觉语言模型中，HICRA不断超越强大的GRPO基线方法，显著验证了定向优化规划token的有效性。 表1：在多项数学推理基准测试中，HICRA、GRPO与基座模型的性能对比。 表2：在多模态推理基准测试中，HICRA与GRPO的性能对比为探究强化学习最有效的应用方向，这次分析了失败推演中错误类型的演变规律。首先通过人工审查失败案例，归纳出四种不同的错误成因。随后使用GPT-4o通过多选题形式将每个失败案例归类到对应成因，最后将这些分类解析为两大范畴：「规划与策略」（如逻辑缺陷、高层计划错误）和「其他错误」（如计算失误、事实检索错误）。分析表明，强化学习（RL）的主要优势在于修正高层策略失误，而非细微的计算错误。 这也激发了HICRA的设计理念，即将学习重点集中在规划token上。如下图5所示，HICRA的成功与其维持比GRPO更高的语义熵水平密切相关。这种高层策略的更高多样性，直接与更强且更稳定的验证准确率相关联，证实了专注的策略探索是推理能力改进的主要驱动力。 何种指标能有效追踪策略探索？准确衡量策略探索，对于诊断策略学习至关重要。然而，这次发现诸如token级熵值等常用指标可能产生误导。1、token级熵值的缺陷：该指标有时会收敛至较低水平，被实践者误判为「崩溃」。但这是错误的。大量低层执行token主导了token级熵值，而这些token本身就会趋于可预测化（即低熵状态）。低层token的熵值下降，会拉低全局平均熵值，但这并不意味探索停止。相反，只要语义熵保持高位，就说明模型正在积极探索新高阶策略，且性能持续提升。2、Pass@K指标的盲点：该通过K次尝试成功率衡量的指标，有时会饱和（例如所有查询都可能被解决），导致无法区分方法优劣或追踪训练后期的持续学习动态。语义熵有效规避了这些缺陷。它直接衡量有意义策略方案的多样性。如下图所示，语义熵始终保持强大区分力：当token熵值崩溃且Pass@8饱和时，仍能清晰显示HICRA持续的策略探索优势。这使其成为追踪真正推理发展的可靠指南。 token熵值（最右）崩溃且Pass@8（右二）饱和失效时，语义熵（最左）仍明确显示HICRA的持续探索优势，该优势与最终准确率提升正相关。现有研究提出使用高熵的「分岔token」作为模型推理过程中决策点的代理指标。 链接：https://arxiv.org/abs/2506.01939这类基于熵的token与基于功能定义的规划token之间，到底什么关系？研究发现关键不对称性：虽然大部分规划token确实呈现高熵特性（符合策略选择的预期），但反向关系并不成立。大多数高熵token并非规划token，它们往往对应表述方式的简单变异或不影响整体策略的低层计算。这揭示了仅依靠熵值识别具有精确语义功能token的局限性。虽然功能定义的规划token大多具有高熵特性（下图左），但高熵token并非规划token的有效代理指标，因其多数承担其他功能（下图右）。 参考资料：https://arxiv.org/abs/2509.03646https://www.rohan-paul.com/p/new-paper-shows-why-reasoning-improveshttps://tiger-ai-lab.github.io/Hierarchical-Reasoner/
-
ChatGPT每周用户达8亿，OpenAI开发者大会派礼包，助力打造App和AI智能体 当地时间10月6日周一，规模最大的一届开发者大会DevDay在旧金山Fort Mason举行。OpenAI的CEO Altman在开场讲话中介绍，聊天机器人ChatGPT每周用户已达到8亿，拥有400万开发者，OpenAI的API每分钟处理80亿个token。以上数据意味着OpenAI的用户时隔一个月增长了10%以上。因为上月OpenAI透露，ChatGPT的单周活跃用户达到7亿。接下来，Altman和OpenAI的员工介绍并演示了OpenAI给开发者派发的“礼包”——为ChatGPT打造应用程序App的框架Apps SDK（软件开发框架）、支持打造AI智能体（Agent）的AgentKit、轻松嵌入ChatGPT聊天功能的ChatKit。Altman畅想了人工智能（AI）改变编程的愿景：让编程从需要大型团队完成的职业转变为，个人在ChatGPT帮助下可以完成的工作。他说： “我们正在见证意义重大的事发生。过去，软件开发需要数月甚至数年的时间。现在，利用AI，开发软件只需几分钟。你不需要庞大的团队，只需要一个好主意，然后就能以前所未有的速度将其变为现实。” 演示App SDK Figma股价盘中转涨超10%Altman介绍OpenAI的Apps SDK，它将允许用户直接通过ChatGPT访问App。例如，用户可以输入“要求聊天机器人为派对创建播放列表”，并获得 Spotify 的推荐。OpenAI现场演示了Apps SDK，一位用户请求 ChatGPT 使用 Canva 为一家遛狗公司制作海报模型。几分钟后，Canva 为这家公司生成了四张不同的海报，并直接在ChatGPT中呈现给用户。用户还可以请求后续编辑并创建其他形式的媒体。OpenAI 还在演示中制作了一份演示文稿。Altman演示了旧金山设计软件公司Figma的技术，涉及Figma与ChatGPT的结合，展示了第三方App如何与OpenAI的App SDK集成。他说： “当有人使用ChatGPT时，你可以通过输入名称来找到某个App。例如，你可以为ChatGPT绘制一个产品流程图，然后告诉Figma，‘请用Figma将草图转换成可行的图表’。Figma App将响应，接管并完成操作。” Altman称，如果用户订阅OpenAI的Apps SDK，将能够在不离开ChatGPT对话的情况下登录该产品。利用Figma开发产品的人还可以启动 FigJam 工具继续推进开发创意。Apps SDK 基于去年11月底OpenAI推出的开放标准模型上下文协议（Model Context Protocol）。软件开发者将能在今年晚些时候提交App供审核。被Altman提及后，早盘曾跌超3%的Figma（FIG）周一午盘拉升转涨，午盘刷新日高时，日内涨超16%，收涨7.4%。该司专注于开发基于浏览器的协作设计工具。 首批ChatGPT App之一Coursera 盘中涨超8% DevDay期间，在线学习平台Coursera宣布，成为ChatGPT中首批采用的App之一，并在OpenAI的DevDay上亮相。OpenAI演示了如何使用 ChatGPT 在 ChatGPT 中访问在线学习平台Coursera的视频，并展示了AI 如何深入研究视频中的某些主题。OpenAI的软件工程师Alexi Christakis称：“在训练机器学习模型之前，ChatGPT会回应并解释讲师的数据准备步骤，然后进行多次分解。”Coursera（COUR）股价盘中涨幅迅速扩大，午盘曾涨约8.4%，收涨0.4%。 OpenAI演示AgentKit构建AI智能体 Altman 介绍了 AgentKit，他表示，该工具旨在帮助开发者构建AI智能体，并将其从“原型到生产”阶段推进。Altman表示：“我们希望从个人开发者到大型企业，每个人都能从中获益。”OpenAI的技术人员在八分钟内构建了一个AI智能体，现场向观众演示AgentKit。该智能体在距离八分钟还剩49秒时间内完成，并已上线供参加DevDay的人员使用。演示者说：“在短短几分钟内，我们就以可视化的方式设计了一个智能体工作流程。我们添加了一些工具和小部件，进行了预览、部署和测试，现在大家就可以使用它了。”在介绍最新发布的AgentKit软件时，Altman提到了企业软件公司HubSpot，该软件旨在帮助程序员更快地创建能够自动执行某些任务的AI智能体。Altman说，HubSpot使用AgentKit软件改进了公司的Breeze AI 工具，使其能够对客户咨询生成更具说服力的回复。被Altman提到后，HubSpot（HUBS）股价午盘曾涨11.3%，收涨2.6%。 介绍ChatKit Codex上线 Altman表示，利用名为ChatKit的OpenAI产品，App开发者很快就能轻松地将基于ChatGPT的AI聊天功能嵌入到他们的App或网站中。他说：“你将获得一个简单易用的可嵌入聊天界面，你可以自行创建。你可以加入自己的品牌、工作流程以及任何能够让你的产品独具特色的元素。”Altman宣布，OpenAI今年早些时候发布研究预览版的软件工程智能体Codex 正式上线。OpenAI的开发者体验主管 Romain Huet现场未编写任何代码就演示了Codex。他为房间里的摄像头设计了控件，并编写了Xbox控制器实现同样的功能。Huet用自己的声音作为控制器，将灯光照亮人群。他说：“我们把语音、草图和周围的设备都整合在一起，然后将它们变成了可行的软件，而这一切都无需手工编写一行代码。”Huet演示了用语音即时创建一些软件。比如他用语音命令开发环境显示所有与会者的姓名，就像电影中的片尾字幕一样。Huet 表示，这意味着程序员将能够根据用户需求实时重新编写App。“当我要求创建片尾字幕叠加层时，它能够继续编辑这个 React App内的代码，重新加载，找到完成任务所需的内容，然后片尾字幕就开始滚动了。”API推出GTP-5 Pro、小语音模型 纳入Sora 2 Altman 表示，OpenAI将在API（应用编程接口）中推出GTP-5 Pro。OpenAI还将在API中推出一个名为GPT-realtime-mini的小语音模型。Altman认为，语音将成为人们与AI交互的主要方式之一。Altman还宣布，上周推出的新一代音视频生成模型Sora 2现已加入API，新的开发者软件现已可供开发者测试。Altman介绍了开发者使用这些工具的一些方式，并展示了 AI 生成的视频，包括狗在沙滩上嬉戏，以及皮划艇运动员在湍急的河流中划桨。Altman说，新模型Sora 2能够完美地将声音与视觉效果完美结合，不仅仅是语音，还有丰富的音景，以及基于用户所看到内容将环境音频效果同步。OpenAI的计划或产品有助评估AI行业格局 OpenAI此前称，今年的DevDay预计有超过1500人到场，参加OpenAI“迄今为止规模最大的活动”。OpenAI的高管将在活动期间发表主题演讲，CEO Altman和“iPhone之父”、前苹果首席设计师Jony Ive将进行炉边谈话。此前分析师预计，OpenAI可能借DevDay之机推出更强大的消费级AI代理和AI浏览器等产品。瑞银称，OpenAI可能发布更多面向消费者的AI代理程序，例如“一个功能更强大的旅行预订代理”，甚至可能推出一款AI浏览器。Ingalls & Snyder高级投资组合策略师Tim Ghriskey称，任何关于OpenAI计划或产品的信息都将帮助投资者评估整个行业格局。最近有消息称，OpenAI可能在DevDay推出名为Agent Builder的新工具，让用户通过一个可视化的画布，以拖拽的方式构建自己的AI智能体工作流。Altman最近在社交媒体发帖称，OpenAI“推出了一些新产品，可以帮你用AI进行构建”。评论称，这一说辞和Agent Builder的消息一致。此外，Altman和Ive的对话有可能让外界了解到OpenAI备受期待的潜在新品进展——OpenAI研发中的AI可穿戴设备有什么最新消息。
-
不藏了！OpenAI 2025开发者日：ChatGPT要变成操作系统，8分钟拖拽可构建超复杂Agent 今天OpenAI的开发者日简直太硬核了，OpenAI的开发者已经达到了惊人的400万，ChatGPT周活跃用户达到8亿，每分钟API处理的60亿token 主要有四个方面内容1.在 ChatGPT 内部构建应用 ：Apps inside ChatGPT，OpenAI推出自己的App SDK。这可以说是惊雷消息，OpenAI不但要革苹果Appstore的命，还要直接把ChatGPT变为操作系统，看大神怎么说： 2.直接拖拽构建Agent工具：AgentKit。这里有个8分钟拖拽演示，我把视频扒下来了并且翻译好了，大家直接看视频是最直观的3.codex更新，关于codex最新能力演示视频，我也已经扒下来4.API支持 ：sora 2，gpt-5 pro Apps in ChatGPT：开启一个全新的应用分发与互动生态 我认为这是最震撼的，标志ChatGPT正式进军操作系统，简单来说，OpenAI的野心是以后你只需要一个应用够了，这个应用就是ChatGPT，这样ChatGPT就变成事实上操作系统了，苹果Appstore瑟瑟发抖，毫无疑问这是OpenAI战略性的赌注在过去，OpenAI 曾尝试通过 GPTs 和 MCP 等方式，将开发者的服务与 ChatGPT 连接起来。这些尝试有的成功，有的则不尽人意，但都为 OpenAI 积累了宝贵的经验。今天，OpenAI 迈出了决定性的一步，正式向开发者开放 ChatGPT，允许他们在其中构建原生应用 (Apps)这将催生新一代的应用形态，它们具备三大核心特质：互动性 (interactive)、适应性 (adaptive) 和个性化 (personalized)。用户不再是单纯地与一个聊天机器人对话，而是可以直接在对话中与功能丰富的应用进行交互。为了实现这一点，OpenAI 推出了全新的Apps SDK (软件开发工具包)，现已开放预览Apps SDK 为开发者提供了一套完整的全栈解决方案，其主要特性包括：连接数据：开发者可以将自己的数据源和后端服务无缝接入触发动作：应用可以执行具体的后端操作，例如创建一个设计、预订一个行程或分析一份数据渲染完整 UI：开发者可以在 ChatGPT 的对话流中渲染完全互动的用户界面，而不仅仅是文本或卡片。这意味着视频播放器、互动地图、设计画板等复杂的 UI 都可以被直接嵌入基于 MCP 标准：Apps SDK 建立在 MCP 这一开放标准之上，开发者对其后端逻辑和前端 UI 拥有完全的控制权。由于标准是公开的，任何人都可以将其整合到自己的平台对于开发者而言，最大的吸引力在于分发渠道。一旦应用构建完成，它就有机会触及 ChatGPT 全球数亿的用户群体。这将极大地改变产品的规模化扩展方式。同时，OpenAI 也考虑到了商业化的需求。如果用户已经是开发者现有产品的订阅者，他们可以直接在对话中登录账户。未来，OpenAI 还将支持多种变现方式，包括新的Agentic Commerce Protocol (智能体商业协议)，该协议将允许在 ChatGPT 内部实现即时结账在现场演示中，软件工程师 Alexi 展示了几个首批合作伙伴的应用，生动地诠释了这种新模式的魔力：Coursera (在线课程平台)：当用户想要学习某个主题时，可以直接呼叫 Coursera 应用。应用会在对话中直接嵌入课程视频，并支持画中画或全屏播放。与应用对话功能：当用户观看视频时，可以随时向 ChatGPT 提问关于视频当前内容的问题，例如“请解释一下他们现在正在说的概念”。由于 Apps SDK 允许应用将上下文 (context) 暴露给模型，ChatGPT 能够准确理解用户正在观看的视频片段，并给出精准的回答。这将学习体验提升到了全新的高度 Canva (设计平台)：在一个为宠物狗遛弯业务进行头脑风暴的对话中，用户可以直接呼叫 Canva，并用自然语言下达指令，例如“Canva，用这个名字为我制作一个作品集，我希望它色彩丰富、异想天开、明亮，并使用无衬线字体”。Canva 应用会直接在对话中生成设计选项。用户还可以进一步迭代，比如将一张海报转化为一个用于种子轮融资的完整 Pitch Deck (简报)。整个创意流程在同一个对话窗口中无缝完成 Zillow (房地产平台)：当对话延伸到业务扩张，ChatGPT 建议将新城市选在匹兹堡。用户可以接着呼叫 Zillow 应用，要求“显示那里的待售房屋”。Zillow 会在对话中嵌入一个互动地图。用户可以切换到全屏模式，浏览房屋详情，甚至可以直接在地图上发起预约看房。更强大的是，用户可以继续用自然语言对 Zillow 应用进行操作，例如“将地图筛选为仅显示带院子的三居室房屋”。ChatGPT 会理解指令并更新地图。此外，当用户选定一处房产时，可以询问“这处房产离狗狗公园有多远？”。ChatGPT 会将来自 Zillow 应用的房屋位置信息与其自身的搜索工具结合，提供综合性的答案这些演示清晰地表明，Apps in ChatGPT 不仅仅是 API 的简单调用，而是将语言模型的理解能力与应用的丰富功能和互动界面深度融合，创造出前所未有的动态体验目前，Apps SDK 已向开发者提供预览版。今年晚些时候，开发者将能够提交应用进行审核和发布，届时还会推出一个应用目录 (Directory) 供用户浏览。符合基本标准的应用都将被收录，而那些在设计和功能上表现更出色的应用，将会获得更显著的推荐位置，甚至在对话中被主动建议给用户https://developers.openai.com/apps-sdkAgentKit：在几分钟内将智能体从原型带入生产环境 智能体 (Agent)，即能够理解上下文、使用工具并自主完成任务的软件，被普遍认为是 AI 的下一个重要发展方向。然而，尽管围绕它的讨论非常火，但真正能投入生产并被大规模使用的智能体却寥寥无几。原因在于其开发过程异常复杂，开发者需要处理诸多难题：从选择合适的框架，到编排复杂的工作流、建立评估循环、连接各种工具，再到构建一个友好的用户界面，每一步都充满了挑战为了解决这些痛点，让每位开发者都能更快速地将想法转化为可用的智能体，OpenAI 推出了全新的AgentKit。这是一套内置于 OpenAI 平台中的完整构建模块，旨在帮助开发者以更少的时间和精力，完成从原型设计到生产部署的全过程AgentKit 核心包含三大组件，以及一个强大的连接器生态系统：1.Agent Builder (智能体构建器)：这是一个可视化的工作流设计工具。开发者不再需要从头编写复杂的协调代码，而是可以通过拖拽节点的方式来设计智能体的逻辑步骤、测试流程。这些节点包括工具调用、需要人类介入的环节、安全护栏和逻辑判断等。它建立在已有数十万开发者使用的 Responses API 之上，对于平台老用户来说非常容易上手2.ChatKit (聊天工具包)：为了让智能体拥有一个精美的用户界面，OpenAI 提供了 ChatKit。它是一个简单、可嵌入的聊天界面组件，开发者可以轻松地将其集成到自己的应用中，并进行品牌化定制，例如修改颜色、Logo 和提示语。这让开发者可以专注于核心业务逻辑，而无需在前端界面上花费过多时间3.Evals for Agents (智能体评估)：衡量智能体的性能至关重要。AgentKit 提供了一套专门的评估功能，包括：Trace Grading (追踪评分)：可以逐一审视智能体每一步的决策过程，深入理解其行为Datasets (数据集)：允许开发者针对工作流中的某个特定节点进行性能评估Automated Prompt Optimization (自动化提示优化)：帮助自动调整和改进提示词，以获得更好的性能External Model Evals (外部模型评估)：甚至支持在 OpenAI Evals 平台内直接对外部模型进行评估Connector Registry (连接器注册中心)：智能体需要安全地访问数据和工具。通过这个管理控制面板，企业可以安全地将智能体连接到内部工具和第三方系统，同时确保数据安全和权限可控现场演示，Christina 发起一项挑战：在 8 分钟内为 DevDay 的官方网站构建并部署一个问答智能体 "Ask Froge"我已经贴心的把这8分钟视频扒下来了，并且做好的翻译，大家就看吧，不用感谢我设计工作流 (在 Agent Builder 中)：1. 她首先拖入一个分类器节点，用来判断用户的提问是关于“会议日程”还是“一般信息”。 2. 接着，她创建了两个专门的智能体节点。一个是“日程智能体”，为其上传了包含所有会议信息的文档作为知识源；另一个是“DevDay 通用智能体”，为其提供了通用信息文件，并设定了其角色风格（像一只名为 Froge 的青蛙一样说话，会发出 "ribbit" 的声音）。 3. 为了让日程推荐更具视觉吸引力，她使用 **Widget Builder (小组件构建器)** 设计了一个精美的日程卡片，并将其附加到“日程智能体”的输出格式中。 4. 为了增强安全性，她添加了一个预置的 **Guardrail (护栏)** 节点，用于自动屏蔽个人身份信息 (PII)。 5. 整个工作流设计完成后，她在 Agent Builder 的预览窗口中进行了测试，确认其能够正确回答问题并以预期的方式呈现结果。部署到网站：1. 她点击“发布”，AgentKit 为这个工作流生成了一个唯一的 ID。 2. 然后，她来到 DevDay 网站的代码中，仅用了几行代码就完成了部署：她引入了 **ChatKit** 的 React 组件，将刚刚生成的工作流 ID 传入，并添加了一些自定义样式，如 Froge 主题的颜色和提示语。 3. 刷新网站，一个名为 "Ask Froge" 的聊天机器人已经出现在页面右下角，并完全可用。整个过程从设计到部署，耗时不到 8 分钟。这个演示完美地展示了 AgentKit 如何将一个原本需要数周开发时间的复杂任务，缩短到几分钟。更重要的是，后续的迭代可以直接在可视化的 Agent Builder 中完成，修改后的智能体无需重新部署代码即可在网站上生效Codex Codex更新今天，Codex 正式结束研究预览，进入通用可用阶段。推出了一系列新功能：1.Slack 集成：开发者可以直接在 Slack 的团队对话中要求 Codex 编写代码或回答问题2.Codex SDK：一个新的开发工具包，帮助团队将 Codex 的能力扩展和自动化到自己的工作流中3.新的管理工具和报告：包括环境控制、监控和分析仪表板，帮助企业更好地管理 Codex 的使用现场演示codex强大的编程能力: Romain 展示了如何利用 Codex 和 OpenAI 的 API，将周围的物理世界变成可交互的软件同样给大家奉上演示视频全过程：**从草图到 UI**：Romain 首先展示了一张他手绘的 UI 草图，然后使用 `Codex CLI` (命令行工具) 将其转换成一个带有摄像头画面的控制面板界面 **控制物理设备**：他的第一个挑战是发布会控制舞台上方的 Sony FR7 摄像机。他对如何开始一无所知，只知道这款摄像机有一个 C++ SDK。他直接向 Codex 下达了任务，Codex 自主研究了有 30 年历史的 VISCA 协议，并用 JavaScript 实现了控制逻辑。Romain 强调，Codex 能够不知疲倦地执行长达数小时的复杂任务 **实时添加新功能**：接着，Romain 在 VS Code 中向 Codex 插件下达了一个新任务：“将一个无线控制器连接起来以控制摄像机”。Codex 在后台开始分析现有代码，制定计划并实现功能。几分钟后，Romain 拿起一个 Xbox 手柄，成功地控制了摄像机的移动 **多模态与多工具协作**：演示的高潮是引入了语音控制。他利用 OpenAI 的实时语音 API 和 Agent SDK，为应用添加了语音交互能力。然后，他向 Codex 发出指令，要求为舞台的灯光系统创建一个 MCP 服务器，并提供了灯光系统的参考文档。Codex 在执行任务时，发现文档信息不全，于是自主上网搜索 GitHub 上的文档，补全了所需信息，最终成功创建了服务器 **人机协同编程的未来**：演示的最后，Romain 通过语音向应用下达指令：“让 Codex 显示一个类似电影结尾的演职员表，演员是现场的观众们”。应用中的语音智能体将这个请求转发给了 **Codex SDK**。Codex 实时地分析了前端应用的代码，注入了新的 React 组件，并在屏幕上滚动显示出了“演职员表”这个现场演示展示codex开发全过程：从草图、物理设备、语音指令到实时应用重构，整个过程几乎没有手写一行代码。Codex 真正成为了一位能够理解意图、解决未知问题并与开发者并肩工作的智能队友模型与 API 更新 GPT-5 Pro API 开放GPT-Realtime-Mini API 开放Sora 2 API 预览版发布DevDay 2025 的所有发布都指向一个共同的目标：OpenAI要为为这个新的开发者时代提供最好的平台。从在 ChatGPT 内部分发应用的 Apps SDK，到简化智能体开发的 AgentKit，再到 Codex，以及 GPT-5 Pro、Sora 2 和 Realtime-Mini 等更强大的模型 API，OpenAI 正在全方位地为开发者赋能就像Sam Altman说的，软件开发曾经是一个需要数月甚至数年才能完成的漫长过程，但今天，我们亲眼见证了它可以在几分钟内完成。在这个新时代，你所需要的，仅仅是一个好的想法。这是一个属于所有新开发者的黄金时代，注意是新开发者，我们都要问自己一句，我们属于这个新行列吗？以上，谢谢你看我的文章。觉得还不错的话，点个赞/在看/转发就更好了～想第一时间收到更新，记得给我加个⭐星标。～我们，下次再见 .../作者：花不玩
